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IL FUTURO DEL CIBO
Le innovative soluzioni di intelligenza artificiale Lenovo aiutano a proteggere la produzione di cibo per le generazioni future

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I ricercatori del Center for Geospatial Analytics dell'NCSU (NC State University) negli Stati Uniti utilizzano un Lenovo AI Innovation Center e algoritmi di deep learning per monitorare i terreni agricoli di tutto il pianeta e prevedere l'impatto futuro dei cambiamenti climatici sul settore.

Il granoturco, il caffè, il cioccolato, addirittura il vino, sono alcuni degli alimenti la cui produzione è destinata a subire ingenti danni a causa degli effetti dei cambiamenti climatici, se questo non sia ancora avvenuto. Un recente studio mostra come la resa delle dieci principali colture del mondo abbia iniziato a diminuire, determinando un calo che influisce in maniera sproporzionata sui paesi già affetti da insicurezza alimentare.

La situazione è destinata ad aggravarsi. I ricercatori prevedono che la popolazione mondiale cresca di 3 miliardi entro il 2050. Per nutrire tutte queste persone, la produzione agricola dovrà raddoppiare, ha affermato il dottor Ranga Raju Vatsavai, professore associato di scienze informatiche presso la North Carolina State University e direttore associato del Center for Geospatial Analytics. Per lo sviluppo di queste coltivazioni, aggiunge, avremo bisogno di acqua pulita, il 70% della quale viene già consumato dal settore agricolo.

"L'unico modo per affrontare questa sfida è attraverso procedure smarter", sostiene Vatsavai, che vanta oltre 25 anni di esperienza nei campi del machine learning e della gestione di dati spaziotemporali su vasta scala.

In partnership con Lenovo, Vatsavai applica algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e deep learning al monitoraggio delle colture internazionali, nella speranza di "ottimizzare le esigenze delle popolazioni future". Benché la produzione alimentare globale superi attualmente la domanda, difficilmente sarà ancora così nei prossimi decenni, in cui assisteremo simultaneamente a un aumento della popolazione mondiale e all'impatto dei cambiamenti climatici. 

Vatsavai e il suo team sperano di attenuare la grave e imminente carenza di cibo a livello mondiale attraverso innovative tecnologie di analisi delle immagini geospaziali che permettono di mappare, monitorare e prevedere lo stato di salute dei terreni coltivabili. Utilizzando immagini satellitari ad alta risoluzione, il processo di analisi può identificare le colture e monitorarne lo stato di salute in maniera scalabile e con una precisione senza confronti. Il sistema sarà in grado di creare modelli dell'impatto futuro dei cambiamenti climatici, tra cui siccità, gelo e consumi idrici delle colture, e includerà sensori incorporati direttamente nei terreni per monitorare fattori quali l'umidità del suolo e le condizioni meteo.

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Vatsavai prevede in definitiva di fornire agli agricoltori prodotti intelligenti per l’analisi dei dati, in grado di consigliare il periodo giusto per seminare e raccogliere in modo da evitare condizioni meteo anomale. A causa dei cambiamenti climatici, spiega Vatsavai, le gelate avvengono durante la fioritura, colpendo i germogli. La morte dei germogli significa l'annientamento di fiori e frutti. Questo problema ha già colpito le piantagioni di agrumi in Florida in anni recenti. Anziché seguire i cicli stagionali, dimostratisi inattendibili su un pianeta coinvolto da cambiamenti climatici, gli agricoltori possono utilizzare modelli di dati elaborati al computer per prevedere le date ideali in cui piantare i semi più adatti insieme ai fertilizzanti e agli erbicidi più appropriati. L'utilizzo dei dati per determinare i tempi di semina e raccolto ideali può a sua volta ridurre le carenze di alimenti prodotte dai cambiamenti climatici e dai fenomeni climatici correlati.

 

Tuttavia, questi dataset spaziotemporali, che includono immagini satellitari ad alta risoluzione e dati su cambiamenti climatici e meteo, hanno dimensioni tali da renderne problematica l’elaborazione. "Senza la disponibilità di algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning efficienti e l'accesso a una potente infrastruttura informatica, non è assolutamente possibile generare in modo tempestivo analisi utilizzabili", aggiunge Vatsavai.

 

La generazione di questi modelli avanzati per le colture va oltre le possibilità dei sistemi informatici dell'università ed è per questo che la partnership con Lenovo è essenziale per il laboratorio di Vatsavai.

 

Nel 2017 Lenovo si è data l’obiettivo di aiutare i propri clienti ad accelerare l'adozione dell'intelligenza artificiale, un impegno culminato nell'apertura di tre Lenovo AI Innovation Center, incluso quello di Morrisville, in North Carolina, dove opera Vatsavai. Nel Lenovo AI Innovation Center, Vatsavai e il suo team hanno accesso alle risorse più innovative, dai cluster HPC (High-Performance Computing) di Lenovo e Intel a potenti strumenti software come la piattaforma di intelligenza artificiale LiCO. Estremamente importante per il team di Vatsavai è la possibilità di ottenere indicazioni e supporto da data scientist e progettisti durante l'intero processo.

 

Attualmente Vatsavai utilizza un sistema Lenovo ThinkStation P920, una delle workstation dalle prestazioni più potenti, come sandbox di intelligenza artificiale per sviluppare rapidamente modelli nel suo ufficio prima di calibrarli per i sistemi HPC del Lenovo AI Innovation Center.

 

Per la seconda fase di questa iniziativa di ricerca, tuttavia, l'obiettivo di Vatsavai è migliorare la precisione e la resilienza delle stime basate sull'intelligenza artificiale integrando edge computing e dati sorgenti generati dall’IoT. A questo scopo utilizza la worsktation ThinkStation P330 Tiny di dimensioni inferiori.

 

"Collocando questo dispositivo di edge computing accanto ai sensori sul campo, posso effettuare calcoli in tempo reale", spiega Vatsavai. "È proprio questo l'obiettivo finale: avvicinare questi dispositivi ai luoghi dove vengono acquisiti i dati e applicare l'intelligenza artificiale in modo istantaneo per generare informazioni di utilità pratica in tempo reale. Ci stiamo ancora lavorando."

 

La workstation Tiny permette al team di ricerca di collocare i dispositivi di analisi accanto ai sistemi che generano i dati, per acquisire risultati in tempo reale in prossimità del sensore. Nelle fasi successive del processo questi modelli generati dal sistema Tiny ThinkStation possono indicare ai ricercatori remoti in laboratorio se sulle piante di granoturco in Nebraska stanno crescendo le foglie o prevedere una gelata imminente negli agrumeti in Florida.

 

In un paese come gli Stati Uniti il cibo, l'energia e l'acqua sono gestiti da organismi separati, federali, statali e locali. "Di conseguenza, quello che manca è il collegamento tra questi tre importanti sistemi", dichiara Vatsavai. Con il suo lavoro sull'apprendimento automatico e sull'intelligenza artificiale geospaziale, lo scienziato spera di superare questi limiti integrando immense quantità di dati dai tre settori per contribuire a creare "forti relazioni sinergiche". Solo adottando un approccio olistico, spiega, possiamo iniziare a prepararci per i cambiamenti al nostro stile di vita determinati dai cambiamenti climatici. 

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